متحرک اوسط (انگریزی: Moving Average) ایک شماریاتی تکنیک ہے جو وقت کے ساتھ ڈیٹا کی اوسط کو ہموار (smooth) کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہے۔ یہ طریقہ عام طور پر مالی تجزیہ، وقت کی سیریز اور ڈیٹا سائنس میں استعمال ہوتا ہے تاکہ شور (noise) کو کم کیا جا سکے اور رجحانات (trends) کو نمایاں کیا جا سکے۔ متحرک اوسط میں حالیہ مشاہدات کو زیادہ اہمیت دی جاتی ہے اور اس کے لیے مختلف اقسام کے فارمولے استعمال کیے جاتے ہیں۔[1]

متحرک اوسط
Simple-moving-average.gif
ایک سادہ متحرک اوسط کا حساب

اقسام

ترمیم

متحرک اوسط کی کئی اقسام ہیں جو مختلف حالات میں استعمال ہوتی ہیں:

سادہ متحرک اوسط (SMA)

ترمیم

یہ سب سے بنیادی قسم کی متحرک اوسط ہے، جس میں وقت کے ایک مقررہ دورانیے کے تمام مشاہدات کی اوسط لی جاتی ہے۔ مثال کے طور پر، 5 دنوں کی سادہ متحرک اوسط کا مطلب ہے کہ پچھلے 5 دنوں کے ڈیٹا کی اوسط نکالی جائے گی۔[2]

وزنی متحرک اوسط (WMA)

ترمیم

وزنی متحرک اوسط میں ہر مشاہدے کو ایک وزن دیا جاتا ہے، جس سے حالیہ مشاہدات کو زیادہ اہمیت ملتی ہے۔ یہ وزن عام طور پر مشاہدے کی ترتیب کے مطابق دیا جاتا ہے۔[3]

نمایاں متحرک اوسط (EMA)

ترمیم

یہ متحرک اوسط کی ایک قسم ہے جو وزنی اوسط کو بہتر کرتی ہے اور حالیہ مشاہدات پر زیادہ زور دیتی ہے۔ اس کے فارمولے میں ایک ہمواری عنصر (smoothing factor) استعمال ہوتا ہے، جو اسے زیادہ حساس بناتا ہے۔[4]

استعمالات

ترمیم

متحرک اوسط کا استعمال مختلف شعبوں میں کیا جاتا ہے:

  • مالی تجزیہ: متحرک اوسط اسٹاک مارکیٹ میں قیمتوں کے رجحانات کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔
  • وقت کی سیریز: وقت کے ساتھ بدلتے رجحانات کی شناخت کے لیے متحرک اوسط اہم ہے۔
  • ڈیٹا ہمواری: شور کو کم کرنے اور ڈیٹا کی عمومی تصویر پیش کرنے کے لیے متحرک اوسط استعمال کی جاتی ہے۔[5]

فوائد اور نقصانات

ترمیم

فوائد

ترمیم
  • شور کو کم کرکے ڈیٹا کو ہموار بناتی ہے۔
  • رجحانات کی نشاندہی کرنے میں مدد دیتی ہے۔
  • استعمال میں آسان اور لچکدار۔

نقصانات

ترمیم
  • اچانک تبدیلیوں یا اسپائکس کے لیے حساس نہیں۔
  • تاریخی ڈیٹا پر انحصار کرتی ہے، جو کہ ماضی کی کارکردگی پر مبنی ہوتا ہے۔

فارمولہ

ترمیم

متحرک اوسط کے مختلف فارمولے ہیں، لیکن سادہ متحرک اوسط کا بنیادی فارمولہ درج ذیل ہے:

\[ SMA = \frac{\sum_{i=1}^{n} P_i}{n} \]

جہاں:

  • \( P_i \) = دیے گئے مشاہدے کی قیمت۔
  • \( n \) = مشاہدات کی تعداد۔

مزید مطالعہ

ترمیم

حوالہ جات

ترمیم
  1. James D. Hamilton (1994)۔ Time Series Analysis۔ Princeton University Press۔ ISBN 9780691042893 
  2. "Simple Moving Average (SMA)"۔ Investopedia 
  3. "Weighted Moving Average"۔ Fidelity 
  4. "Exponential Moving Average (EMA)"۔ Investopedia 
  5. E. Kreyszig (2000)۔ "Applications of Moving Averages in Data Analysis"۔ Statistics Today۔ 45 (3): 101–118 

سانچہ:Technical analysis سانچہ:Quantitative forecasting methods

مزید دیکھیں

ترمیم